标题

Size: px

Start display at page:

Download "标题"

歪严
5 years ago
Views:

1 2017 年 7 月 Vol.35 No.7 July 2017 Chinese Journal of Chromatography 760 ~ 765 研究论文 DOI: / SP.J 顶空气相色谱质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量蒋万枫, 张宁, 张凤艳, 杨钊 ( 青岛市食品药品检验研究院, 山东青岛 ) 摘要 : 建立了测定橄榄调和油中橄榄油含量的顶空气相色谱质谱分析方法对样品量加热温度加热时间进样量进样模式色谱柱进行了优化通过化学计量学方法发现了橄榄油的特征化合物取 1 0 g 样品放置于 20 ml 顶空瓶中, 在 180 加热振摇 s, 取 1 0 ml 顶空气体进样, 通过 HP 88 色谱柱分离和质谱检测结果表明, 方法的线性范围为 0~ 100% ( 橄榄油含量 ), 线性相关系数 (r 2 ) 大于 0 995, 检出限为 1 26% ~ 2 13%, 模拟橄榄调和油中橄榄油含量测定的偏差为 -0 65% ~ 1 02%, 相对偏差为 -1 3% ~ 6 8%, 相对标准偏差为 1 18% ~ 4 26% ( n = 6) 该方法不使用任何溶剂, 操作简单快速环保, 灵敏度和准确度高, 适用于橄榄调和油中橄榄油含量的测定关键词 : 顶空气相色谱质谱 ; 橄榄油 ; 调和油中图分类号 :O658 文献标识码 :A 文章编号 : (2017) Determination of olive oil content in olive blend oil by headspace gas chromatography mass spectrometry JIANG Wanfeng, ZHANG Ning, ZHANG Fengyan, YANG Zhao (Qingdao Institute for Food and Drug Control, Qingdao , China) Abstract: A method for the determination of the content of olive oil in olive blend oil by head space gas chromatography mass spectrometry ( SH GC / MS) was established. The amount of the sample, the heating temperature, the heating time, the amount of injection, the injection mode and the chromatographic column were optimized. The characteristic compounds of olive oil were found by chemometric method. A sample of 1 0 g was placed in a 20 ml headspace flask, and heated at 180 for s. Then, 1 0 ml headspace gas was taken into the instru ment. An HP 88 chromatographic column was used for the separation and the analysis was per formed by GC / MS. The results showed that the linear range was 0-100% ( olive oil content). The linear correlation coefficient ( r 2 ) was more than 0 995, and the limits of detection were 1 26% -2 13%. The deviations of olive oil contents in the olive blend oil were from -0 65% to 1 02%, with the relative deviations from - 1 3% to 6 8% and the relative standard deviations from 1 18% to 4 26% ( n = 6). The method is simple, rapid, environment friendly, sensitive and accurate. It is suitable for the determination of the content of olive oil in olive blend oil. Key words: headspace gas chromatography mass spectrometry (SH GC/ MS); olive oil; blend oil 食用调和油是根据食用油的化学组分, 以大宗高级食用油为基质油, 加入另一种或一种以上具有功能特性的食用油, 经科学调配具有增进营养功效的食用油 [1] 作为我国的特色产品, 食用调和油含多种植物油成分, 可以平衡脂肪酸的摄取, 均衡营养, 是我国居民生活的重要食品之一 [2] 但是, 调和油的相关标准严重缺失, 没有标准规定必须在标签上标示调和比例, 由此导致了调和油在命名上的随意性, 也给部分制造商提供了哪种油身价高就用哪种油命名的理由 [3], 为调和油的质量带来了巨大的安全隐患许多调和油产品的首要指标是价格, 原料油以次充好以假乱真, 造成了消费者认为调和油 = 品质差的油或价格低的油, 使真正营养价值好的调和油无法在市场立足 [4] 生活中, 人们往往通过食用油的气味来判断其种类, 但食用油气味是由浓度极低种类繁多且结构复杂的各种挥发收稿日期 : 通讯联系人.Tel:(0532) ,E mail:jwfvip@ 126.com.

2 第 7 期蒋万枫, 等 : 顶空气相色谱质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量 761 性风味物质组成, 仅靠感官无法完成调和油的准确定性定量鉴定, 必须借助现代仪器分析技术对食用调和油的风味物质进行客观系统的研究与分析目前, 检测调和油调和成分比例的方法较少, 主要有气相色谱法 [5-6] 离子迁移谱法 [7] 红外和近红外光谱法 [8-12] 拉曼光谱法 [13,14] [15,16] 荧光光谱法等其中色谱法主要通过植物油脂肪酸组成来计算调和油成分比例而顶空气相色谱质谱测定调和油的方法尚未见报道橄榄油 ( olive oil) 含有丰富的不饱和脂肪酸角鲨烯等物质, 具有抗氧化调节胆固醇等功效, 被称为液体黄金, 价格比其他食用植物油高很多 [17] 橄榄调和油中橄榄油的含量成为广大消费者关注的问题 [18-20] 本文采用顶空气相色谱质谱法对橄榄调和油中橄榄油含量进行了测定 1 实验部分 1.1 仪器与材料 6890N 5975N 气相色谱质谱联用仪 ( 美国安捷伦公司 ); COMBI PAL 型全自动三位一体进样器 ( 美国安捷伦公司 ); AL 204 天平 ( 瑞士梅特勒特里多仪器有限公司 ); 20 ml 顶空瓶 ( 美国安捷伦公司 ); 美国国家标准与技术研究院 ( NIST) 谱库带自动质谱解卷积和鉴定软件 (AMDIS); Mass Profiler Professional (MPP) 差异化分析软件 ( 美国安捷伦公司 ) 纯橄榄油花生油 (peanut oil) 葵花籽油 (sun flower seed oil) 玉米油 ( corn oil) 以及橄榄花生调和油 ( olive peanut blend oil) 橄榄葵花籽调和油 (olive sunflower seed blend oil) 橄榄玉米调和油 (olive corn blend oil) 均购于市场 1.2 实验方法顶空进样条件样品量 :1 0 g; 进样加热箱温度 :180 ; 振摇频率 :500 r / min; 平衡时间 : s; 进样量 : 1 0 ml 色谱条件色谱柱 :HP 88 毛细管柱 ( 100 m 0 25 mm 0 20 μm) 升温程序 : 初始温度 40, 保持 5 min; 以 5 / min 升温至 245, 保持 5 min 进样口温度 :250, 进样模式 : 脉冲不分流进样, 脉冲压力 kpa, 持续 1 0 min; 载气 : 高纯氦气 ; 恒流流速 :1 0 ml / min 质谱条件传输线温度 :280 ; 电离模式 :EI 源 ; 数据采集方式 : 全扫描选择离子监测 ; 质量扫描范围 :20 ~ 400 amu; 溶剂延迟时间 :8 3 min 2 结果与讨论 2.1 采集条件的优化顶空进样过程中, 样品量加热温度加热时间进样量等都是影响测定效果的重要因素为得到最佳采集条件, 优化顶空进样加热箱温度的实验结果表明,200 得到的峰最多, 响应值最高但是考虑到仪器的耐受性和安全性, 选择 180 作为顶空进样加热箱温度优化加热时间, s 的实验结果表明, 随着时间的延长, 得到的化合物越来越丰富, 但 s 后变化不明显,2 700 s 与 s 基本相同所以选择 s 作为顶空进样加热时间优化样品量, g 的实验结果表明, 随着样品量的增加, 化合物的种类和响应值呈现递减的趋势综合考虑称样准确性因素, 样品量选择 1 0 g 2.2 色谱柱的选择从上述实验中发现, 顶空气相色谱质谱法测得的物质主要是植物油成分在高温下氧化分解生成的挥发性风味物质, 大多为醛酮醇酚酯烃类, 性质相似考察了 HP 5MS 毛细管色谱柱 ( 30 m 0 25 mm 0 25 μm) 和 HP 88 毛细管色谱柱 (100 m 0 25 mm 0 20 μm) 的分离效果结果表明 : 选用 HP 5MS 色谱柱时, 分离效果不佳 ; 选用 HP 88 色谱柱时, 化合物分离度变大, 大多数物质能够达到基线分离, 因此选用 HP 88 色谱柱 2.3 进样模式的选择在 ml 范围内对进样量进行优化, 发现增加进样量能提高被测组分的响应, 但较高的进样量会导致响应不稳定样品量增大, 在衬管中停留的时间变长, 进样时间增加, 色谱峰就变宽, 样品量大于衬管容量时还会溢出, 造成重复性变差因此本实验采用脉冲不分流进样方式以降低进样口的影响所谓脉冲进样即用程序调控压力, 采用较高的进样口压力减少待测物在衬管中的停留时间, 增加样品量兼顾检测灵敏度和稳定性, 最终选择 1 0 ml 为分析时的进样量, 进样脉冲压力为 kpa, 脉冲时间为 1 0 min 2.4 特征化合物的发现按照 1 2 节方法, 使用顶空气相色谱质谱联用法采集纯橄榄油葵花籽油玉米油花生油等各品种植物油样品信息 ( 见图 1), 利用 NIST AMDIS 结

７６２色第３５卷谱合自带谱库ＮＩＳＴＦＦ香料香精库在ＳＩＭＰＬＥ模植物油的差异它们均能被很好地区分开其中橄榄ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｗｉｄｔｈ设置为１５相邻峰差减ａｄｊａ标志筛选频率筛选单因素方差分析逐级筛查不同式处理所得ＧＣＭＳ数据文件解卷积参数峰宽ｃｅｎｔｐｅａｋｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ设置为ｏｎｅ分辨率

可以看出４种油与其他３种在Ｘ轴上的区分度最大分别采用类型植物油的最具特征化合物通过逐级筛查化合物数量降低再将橄榄油与其他组分进行分组解析通过Ｔ检验查找到差异明显的化合物通过样品变异筛查寻找在不同品牌同一种植物油中变化较小的特征化合物从２８６个化合物中发现２个橄榄油的特征化合物见图３分别为ｍｚ４１０３５７３

3 ７６２色第３５卷谱合自带谱库ＮＩＳＴＦＦ香料香精库在ＳＩＭＰＬＥ模植物油的差异它们均能被很好地区分开其中橄榄ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｗｉｄｔｈ设置为１５相邻峰差减ａｄｊａ标志筛选频率筛选单因素方差分析逐级筛查不同式处理所得ＧＣＭＳ数据文件解卷积参数峰宽ｃｅｎｔｐｅａｋｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ设置为ｏｎｅ分辨率ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ灵敏度ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ和峰形要求ｓｈａｐｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ均设置为ｍｅｄｉｕｍ保留匹配因子ｍａｔｃｈｆａｃｔｏｒ大于７０的组分将ＡＭＤＩＳ创建的ＦＩＮ已鉴定化合物和ＥＬＵ未鉴定化合物文件导入ＭＰＰ软件共得到２８６个化合物强度阈值为１００００从主成分分析图见图２可以看出４种油与其他３种在Ｘ轴上的区分度最大分别采用类型植物油的最具特征化合物通过逐级筛查化合物数量降低再将橄榄油与其他组分进行分组解析通过Ｔ检验查找到差异明显的化合物通过样品变异筛查寻找在不同品牌同一种植物油中变化较小的特征化合物从２８６个化合物中发现２个橄榄油的特征化合物见图３分别为ｍｚ４１０３５７３ｍｉｎ和ｍｚ５９０１３５８ｍｉｎ二者在橄榄图１４种植物油的总离子流色谱图Ｆｉｇ１ＴｏｔａｌｉｏｎｃｕｒｒｅｎｔｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｍｓｏｆｆｏｕｒｋｉｎｄｓｏｆｖｅｇｅｔａｂｌｅｏｉｌｓＦｉｇ２图２４种植物油的主成分分析图Ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｆｉｇｕｒｅｏｆｆｏｕｒｋｉｎｄｓｏｆｖｅｇｅｔａｂｌｅｏｉｌｓ图３Ｆｉｇ３ａ筛查前ｂＴ检验筛查后和ｃ样品变异筛查后的轮廓图ＰｒｏｆｉｌｅｐｌｏｔｓａｂｅｆｏｒｅｆｌｉｔｔｉｎｇｂａｆｔｅｒＴｔｅｓｔａｎｄａｆｔｅｒｃｓａｍｐｌｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙｆｌｉｔｔｉｎｇ

4 第 7 期蒋万枫, 等 : 顶空气相色谱质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量 763 油中含量比较稳定, 且在玉米油葵花籽油花生油中含量极少, 并与橄榄油的含量呈线性关系经 NIST 谱库检索为 3,7 二甲基 2,6 辛二烯酮和 2,2 二甲基 3 乙基环氧乙烷 ( 见图 4) 经过综合考虑灵敏度重复性等方法学评价因素, 最终确定 2,2 二甲基 3 乙基环氧乙烷为特征化合物, 以 m / z 59 0 为定量离子,m / z 为定性离子, 其选择离子监测色谱图见图线性范围线性方程和检出限橄榄油与花生油葵花籽油玉米油等其他种类植物油分别混合, 橄榄油的含量分别为 % 取上述 8 个水平的混合样品各 1 0 g 进行测定使用外标法定量, 以橄榄油含量为横坐标, 以所选取的特征标记物的特征离子峰面积为纵坐标, 制作标准曲线线性相关系数 ( r 2 ) 大于 0 995, 表明橄榄油含量与特征化合物的峰面积具有良好的线性关系取花生油葵花籽油玉米油等其他植物油分别进行 20 次测定, 计算标准偏差 S, 按照公式 3S / k 计算检出限, 其中 k 为标准曲线的斜率检出限范围为 1 26% ~ 2 13% ( 见表 1) 2.6 准确度和精密度通过制作模拟调和油验证方法的准确度和精密度取花生油葵花籽油玉米油, 分别配制橄榄油含量为 10% 30% 和 50% 的模拟橄榄花生调和油橄图 4 化合物 m /z 59 0@13 58 min 和 m /z 41 0@35 73 min 的 NIST 谱库检索结果 Fig. 4 National Institute of Standards and Technology ( NIST ) library search results of compounds m /z 59 0@13 58 min and m /z 41 0@35 73 min Fig. 5 图 5 4 种植物油的选择离子监测色谱图 Selected ion monitoring ( SIM) chromatograms of four kinds of vegetable oils Table 1 表 1 3 种混合样品中橄榄油含量的回归方程相关系数线性范围及检出限 Regression equations, correlation coefficients (r 2 ), linear ranges and limits of detection (LODs) of the olive oil contents in three kinds of mixed samples Blend oil Regression equation r 2 Linear range / % LOD / % Olive peanut blend oil y = 17449x Olive corn blend oil y = 15112x Olive sunflower seed blend oil y = 14331x y: peak area; x: olive oil content, %.

5 764 色谱第 35 卷榄葵花籽调和油和橄榄玉米调和油, 对每个含量水平进行 6 次平行测定, 结果见表 2 3 种模拟橄榄调和油中橄榄油含量测定的偏差为 -0 65% ~ 1 02%, 相对偏差为 -1 3% ~ 6 8%, 相对标准偏差为 1 18% ~ 4 26% (n = 6) 2.7 耐用性改变实验参数, 分别采用进样平衡时间 s, 顶空平衡温度 , 进样量 g, 对 10% 30% 50% 模拟调和油样品进行测定, 计算回收率结果显示, 在改变后的条件下系统适用性仍能满足要求, 回收率为 97 3% ~ 107%, 方法耐用性良好样品量耐用性实验中发现, 样品量为 0 2 ~ 0 6 g 时, 峰面积随样品量增加而增加, 但在 0 6 ~ 1 25 g 范围内时, 峰面积变化不明显 ( 见图 6) 利用格鲁布斯 (Grubbs) 法进行检验判断, 最小值统计量 T = 1 29, 最大值统计量 T = 1 51, 均小于 T α,n ( 查 [21] 表得 T α,n = 1 82, 置信度 95%, α = 0 05, n = 6), 表明样品量为 0 6 g 至 1 25 g 时峰面积无异常值, 说明特征化合物的峰面积在该条件下只与橄榄油的含量有关, 而与样品量无关表 2 3 种模拟橄榄调和油中橄榄油含量测定的偏差相对偏差相对标准偏差 (n = 6) Table 2 Deviations, relative deviations and relative standard deviations ( RSDs) of the olive oil contents in three kinds of simulated olive blend oils (n = 6) Blend oil Theoretical value / % Measured value / % Deviation / % Relative deviation / % RSD / % Olive peanut blend oil Olive corn blend oil Olive sunflower seed blend oil 进样模式色谱柱等条件, 运用化学计量学方法发现了橄榄油特征化合物, 建立了顶空气相色谱质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量的分析方法该方法前处理过程简单, 不使用任何溶剂, 灵敏度高, 线性关系准确度和精密度等均满足方法学指标, 适用于橄榄调和油中橄榄油含量的检测参考文献 : 图 6 峰面积与样品量的关系 Fig. 6 Relationship between the peak area and the sample mass 2.8 实际样品的检测采用本方法对 3 个橄榄调和油样品进行了检测, 测得 1 个橄榄花生调和油样品中橄榄油含量为 57 01%, 标签标示橄榄油含量为 50%; 1 个橄榄葵花籽调和油样品中橄榄油含量为 9 54%, 标签未标示橄榄油含量 ;1 个橄榄玉米调和油样品中橄榄油含量为 5 18%, 标签标示橄榄油含量为 10%, 该样品的测定结果与标示含量差别较大, 橄榄油含量没有达到标签标示值 3 结论通过优化样品量加热温度加热时间进样量 [1] SB / T [2] Peng M, Luo S B, Wei J L, et al. Grain Science and Tech nology and Economy, 2016, 41(6): 51 彭毛, 罗胜保, 魏建林, 等. 粮食科技与经济, 2016, 41(6): 51 [3] Luo S B, Wei J L, Ye L Y, et al. Grain Science and Technol ogy and Economy, 2013, 38(2): 34 罗胜保, 魏建林, 叶六一, 等. 粮食科技与经济, 2013, 38 (2): 34 [4] Deng Z Y. Journal of Chinese Institute of Food Science and Technology, 2014, 14(5): 1 邓泽元. 中国食品学报, 2014, 14(5): 1 [5] Min Z Q, Liu J Y, Gao P, et al. Cereal & Food Industry, 2013, 20(3): 11 闵征桥, 刘金勇, 高盼, 等. 粮食与食品工业, 2013, 20(3): 11 [6] Huang Y H, Fan L, Zhang X X, et al. Chinese Journal of Ap plied Chemistry, 2011, 28( suppl): 43 黄月华, 范璐, 张欣欣, 等. 应用化学, 2011, 28(suppl): 43 [7] Chen K, He D P. Cereal & Food Industry, 2015, 22(1): 87 陈轲, 何东平. 粮食与食品工业, 2015, 22(1): 87 [8] Li J, Fan L, Bi Y L, et al. Chinese Journal of Analytical

6 第 7 期蒋万枫, 等 : 顶空气相色谱质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量 765 Chemistry, 2010, 38(4): 475 李娟, 范璐, 毕艳兰, 等. 分析化学, 2010, 38(4): 475 [9] Liu J Y, Hu C R, Min Z Q, et al. Grain Science and Technol ogy and Economy, 2013, 38(2): 19 刘金勇, 胡传荣, 闵征桥, 等. 粮食科技与经济, 2013, 38 (2): 19 [10] Liu F L, Chen H C. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2009, 29(8): 2099 刘福莉, 陈华才. 光谱学与光谱分析, 2009, 29(8): 2099 [11] Chen H C, Wang Z L, Liu F L. Journal of the Chinese Cere als and Oils Association, 2008, 23(5): 180 陈华才, 王志岚, 刘福莉. 中国粮油学报, 2008, 23(5): 180 [12] Bian X H, Li S J, Guo Y G, et al. China Patent, 卞希慧, 李淑娟, 郭玉高, 等. 中国专利, [13] Liu Y D, Jin T T, Wang H Y. Optics and Precision Engi neering, 2015, 23(9): 2490 刘燕德, 靳昙昙, 王海阳. 光学精密工程, 2015, 23 ( 9): 2490 [14] Jin T T. [ MS Dissertation]. Nanchang: East China Jiaotong University, 2016 靳昙昙. [ 硕士学位论文 ]. 南昌 : 华东交通大学, 2016 [15] Shao X Q. [ MS Dissertation]. Qinhuangdao: Yanshan Uni versity, 2013 邵小青. [ 硕士学位论文 ]. 秦皇岛 : 燕山大学, 2013 [16] Xu J, Hou P G, Wang Y T, et al. Spectroscopy and Spec tral Analysis, 2016, 36(1): 298 徐婧, 侯培国, 王玉田, 等. 光谱学与光谱分析, 2016, 36 (1): 298 [17] Lin Y H, Gao B, Li Y Y, et al. Food Science, 2013, 5(5): 279 林远辉, 高蓓, 李玉玉, 等. 食品科学, 2013, 5(5): 279 [18] Shao R L. Cooking Knowledge, 2015(1): 51 邵瑞琳. 烹调知识, 2015(1): 51 [19] Hu X H. Food Industry, 2014(2): 48 胡笑红. 食品界, 2014(2): 48 [20] Liu Y Y. Family Physician, 2015(7): 16 刘彦云. 家庭医生, 2015(7): 16 [21] Liu Z, Huang P C, Yu S L, et al. Chemist s Reader: Chemical Analysis. 4th ed. Beijing: Chemical Industry Press, 2004: 305 刘珍, 黄沛成, 于世林, 等. 化验员读本 : 化学分析. 4 版. 北京 : 化学工业出版社, 2004: 305

DOI /j.issn Food Research And Development UPLC-MS/MS 5 0.

DOI /j.issn Food Research And Development UPLC-MS/MS 5 0. 118 217 5 38 1 DOI 1.3969/j.issn.5-6521.217.1.28 Food Research And Development 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1. 731 2. 731 - UPLC-MS/MS 5. 1 mol/l ProElut PXC 5 % - Thermo Hypersil Gold mm 2.1 mm 1.9 μm ESI